AIOps實際上是將來自不同IT(和非IT)來源的數據關聯到一個龐大的數據存儲庫，使它們可以相互連接，從而進行分析和趨勢判斷。
　　AIOps系統(tǒng)可處理多種共享的數據結構(如下圖所示)，而無需額外進行二次開發(fā)或改進：
　　timestamp：各種事件、日志和測量方法中都包含了時間點的特征，這些數據可以集中在一起，以按時間順序進行因果分析。
　　Properties：一些與日志或測量相關的信息關鍵值對如“key:value)，像Status,Source,Ruby,Triver，等等，可以用來創(chuàng)建不同數據集之間的關系模型。
　　歷史記錄：已過去的數據，可用于預測未來績效或閾值，例如飽和度(saturation)和退化(degradation)。
　　效果：一天、一周、一個月等時間序列數據顯示的趨勢或規(guī)律，可以用來關聯多個數據集，或者預測對可伸縮性的資源要求。
　　ApplicationServices和BusinessModels：如果您能夠定期進行發(fā)現和配置管理實踐，那么可以使用它們來向AIOps平臺中不同資產的分組、關聯、依賴以及數據去重。
　　總而言之，AIOps通過建立良好的時間序列數據，可以運用各種業(yè)務監(jiān)測和管理工具進行關聯、分析和預測各種時間數據，然后實現：
　　把IT和非IT類的數據集中起來，如：用戶的數量+績效表現，延時時間+轉化率；
　　并且可以增加數據的“粒度”，例如：從頻率為5分鐘到1分鐘；
　　對數據流進行應用級分析，例如：實現“實時”或對一個特定歷史時期的查詢。
　　人為捕捉的事件通常是非結構化的；而大部分設備所獲得的IT事件blob(翻譯：binarylargeobject，二進制大對象)也只能達到半結構化。
　　其特征是：格式不一致、不夠完整、大量重復。所以，AIOps應該提供關于這些IT事件屬性的模式轉換，以便進行更深入的分析。
當前的工作流程分析
　　到目前為止，我認為您的AIOps方案分析工作已經就緒。這里的分析并不是來自IT工具，而是您經?；蛘卟欢ㄆ诘剡M行，它旨在改善過程、降低成本、改善性能。
　　通過手工分析AIOps方案，您可以以一種持續(xù)迭代的方式解決自動化過程中出現的問題，從而減少花費在分析方面的人工工作量，增加分析的頻率和范圍。
　　很明顯，AIOps的目標是：減少你花在手工上的時間和精力，通過提高速度與頻率來自動地對數據集進行實時分析。
著手實現自動化
　　的確，每個人都知道自動化的價值，但對自動化的認識卻各不相同。伴隨著DevOps帶來的持續(xù)集成和交付(CI/CD),IT運營的自動化之路也隨之產生。
　　ITOps：重點關注任務自動實現并協(xié)調各個步驟。這些措施包括：實現服務臺工作自動化，服務器自動打補丁，通過監(jiān)視工具自動糾正系統(tǒng)錯誤。各工種的難點在于各工種之間的協(xié)作和相互聯系。
　　DevOps：關注于自動完成自己的開發(fā)任務和業(yè)務流程，從而避免了瀑布式開發(fā)中的階段審查過程、獨立測試、行為遵從性，以及運營和上線連接等造成的瓶頸和滯后。
　　很明顯，DevOps的應用團隊的目標是加速集成和交付的速度和頻率，這是通過創(chuàng)新服務(比如云應用)實現的。
　　對IT運營團隊來說，需要“全自動化”，他們不僅要協(xié)調CI/CD，還要配合整個“鏈條”。
　　若用戶不知道服務何時從測試轉移到生產環(huán)境，也不知道誰擁有源代碼將對產生環(huán)境有什么影響，也不知道如何衡量業(yè)務開發(fā)人員積壓的工作，那么就無法真正有效地管理自己的自動化環(huán)境。
　　所以，IT操作需要跟上DevOps團隊的速度和靈活性，綜合使用各種工具來發(fā)現信息，分享信息，并且通過與DevOps進行交流，“刷出自己的存在”。
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